能不能將投資群里的大佬們克隆成AI分身，7×24小時為你答疑？一位前私募總監(jiān)真的做到了。本期將“揭秘”他是怎么把自己“刺桐說”社群的4位投資專家，變成了一支永不疲倦、不會情緒化、保持理性判斷的AI投研團隊。

杜漢軍在WorkBuddy OPC超級派對現(xiàn)場分享

一個大膽的問題

2026年6月5日，在WorkBuddy OPC超級派對的舞臺上，WorkBuddy Nova大使、前私募機構(gòu)投資總監(jiān)、刺桐說社群主理人杜漢軍，拋出了一個引人深思的問題：

“在投資社群里面的發(fā)言，集體的智慧能不能夠沉淀成一個7×24小時的不下班、不情緒化的AI系統(tǒng)呢？”

答案是：可以。而且杜漢軍真的做到了。

刺桐說是一個匯聚專業(yè)投資者的社群，成員主要來自私募、券商、期貨、銀行、保險等主流金融機構(gòu)。杜漢軍帶領(lǐng)團隊，借助WorkBuddy的專家團功能，搭建了一個多智能體投研系統(tǒng)——“刺桐說Pro”。

本文將基于杜漢軍的現(xiàn)場分享，為你完整拆解這個名為“刺桐說Pro”的多智能體投研系統(tǒng)——從架構(gòu)設(shè)計到提示詞工程，從協(xié)作規(guī)則到踩過的坑，相信這些內(nèi)容，也能給正在使用或創(chuàng)建WorkBuddy專家團的你，帶來一些啟發(fā)。

社群運營的三重困境

刺桐說社群匯聚了眾多投資領(lǐng)域的資深人士，但隨著運營深入，團隊發(fā)現(xiàn)了三個繞不開的瓶頸。

困境一：

嘉賓精力有限，咨詢需求無限

“嘉賓一天在社群里最多能夠回答3至5個深度問題。很多問題其實是重復(fù)的，可能今天嘉賓回復(fù)了A公司關(guān)于價值投資的分析邏輯，明天又用同一套價值投資的分析邏輯回答B(yǎng)公司，這對嘉賓來說是重復(fù)的回答?！?/p>

嘉賓每次回答同類型的問題，整個分析思路都需要重新組織。嘉賓精力有限但成員咨詢需求無限，是我們面臨的第一個矛盾。

困境二：

響應(yīng)不夠及時，錯失決策窗口

“這不是靠更努力可以去解決的，這是一個時間稀缺性的物理約束。供給端無法彈性伸縮導(dǎo)致第二個矛盾點。”

困境三：

討論深度受限，無法跨領(lǐng)域碰撞

“我們社群最大價值并不是單個嘉賓的回答，而是社群的嘉賓可以從不同角度去交叉驗證同一個投資觀點。”這種跨領(lǐng)域的投資觀點碰撞，價值非常大。但問題是：“像這種跨領(lǐng)域的投資觀點碰撞，在日常社群聊天或線上會議的互動中，其實比較難經(jīng)常發(fā)生?！?/strong>

針對這三個困境，刺桐說團隊提出了一個創(chuàng)新的解決方案：

把社群嘉賓的能力做成AI數(shù)字分身，讓嘉賓可以7×24小時隨叫隨到，同臺討論。

架構(gòu)設(shè)計：構(gòu)建多智能體投研團隊

確定完目標后，接下來就是選擇用什么架構(gòu)來做。

真實的投資場景，本來就是大家各有所長。

• 張老師專做價值投資，你讓她去分析游資短線，她不擅長
• 佳總專做趨勢跟蹤，你讓他去算債券收益率，這不是他的領(lǐng)域
• GY專做宏觀對沖，你讓他去盯盤看K線，他也不會

讓一個AI同時精通所有流派，結(jié)果就是每個流派都不精。

所以，團隊采用了“1+N”架構(gòu)

“1+N”架構(gòu)

1+N 架構(gòu)示意圖

“1”是什么？—— 主理人（調(diào)度中樞）

首先是主理人，擁有18條智能路由規(guī)則，可以根據(jù)用戶問題的意圖，精準匹配合適回答的嘉賓。主理人只做調(diào)度跟引導(dǎo)，不替嘉賓作答。

“N”是什么？—— 4位AI專家分身

團隊選擇了社群中最具代表性的4位嘉賓，把他們的投資方法論和說話風(fēng)格，訓(xùn)練成了4個AI分身：

這四位嘉賓構(gòu)成一支微型投研團隊，每個AI分身都只精通自己的領(lǐng)域，不會越界。

這個架構(gòu)設(shè)計還有第二個關(guān)鍵設(shè)計：采用雙模路由，設(shè)計了兩套協(xié)作模式。

雙模路由系統(tǒng)

工作流模式流程圖

模式一：路由模式（簡單問題）

適合目標明確、單一領(lǐng)域的問題。

流程很簡單：

• 你提問 → 管家識別意圖 → 直接匹配一位專家 → 專家獨立作答 → 直接給你結(jié)果

模式二：工作流模式（復(fù)雜問題）

適合跨領(lǐng)域、需要多角度驗證的復(fù)雜問題。

流程：

• 你提問 → 管家判斷需要多位專家 → 創(chuàng)建臨時工作組 → 分配子任務(wù)給各專家 → 專家并行分析 → 結(jié)果匯總 → 管家整合輸出

路由模式本身保證效率，工作流模式保證深度，兩者相配合，基本上可以覆蓋社群80%以上的投資問題。

靈魂注入：提示詞工程的藝術(shù)

如何讓智能體看著不像刻板的投資顧問，而像跟嘉賓本人聊天一樣？針對這個問題，團隊做了四個層面的設(shè)計。

層面一：人格化話術(shù)

我們在嘉賓的提示詞嵌入大量真人語料，不是泛泛地說“請以專業(yè)投資者的口吻去回答這個問題”，而是具體到口頭禪和說話的方式，具體到嘉賓在某些問題上會怎么表達。

“這些設(shè)定不是修飾，而是決定用戶跟智能體對話的活人感。”

層面二：結(jié)構(gòu)化的輸出模板

它不是限制AI，而是鎖定輸出質(zhì)量的底線。如果不加模板，AI可以寫出一段看似像模像樣的分析，但加了模板后，嘉賓每次輸出的結(jié)構(gòu)跟維度，還有判斷邏輯，都會被規(guī)范在可評估的固定框架里面。

層面三：能力邊界的標注

每位嘉賓都明確標注自己的能力范圍，這可以防止智能體在自己不擅長的領(lǐng)域里面胡說八道。

“在AI領(lǐng)域這個是叫幻覺管控，在我們這個系統(tǒng)里面是叫專業(yè)邊界?！?/p>

層面四：禁止越界

絕不替嘉賓作答，不轉(zhuǎn)述，不總結(jié)。這是系統(tǒng)的底線，一旦主理人開始對嘉賓的觀點進行二次加工，系統(tǒng)的可信度就會崩潰，系統(tǒng)變得不可信。

這四個層面一起構(gòu)成整個系統(tǒng)的提示詞工程體系。

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數(shù)據(jù)基石：Skill+NeoData

刺桐說Pro的數(shù)據(jù)來源，依托于WorkBuddy內(nèi)置的NeoData金融數(shù)據(jù)服務(wù)。簡單來說，就是一個可以用自然語言查詢的金融數(shù)據(jù)庫。

NeoData數(shù)據(jù)底座示意圖

NeoData金融數(shù)據(jù)服務(wù)能查什么？

• 股票：某家公司近10年的財報、估值指標、股東結(jié)構(gòu)
• 債券：國債收益率曲線、信用利差、發(fā)行規(guī)模
• 宏觀：GDP、CPI、PMI、貨幣供應(yīng)量
• 行業(yè)：各行業(yè)ROE、營收增速、景氣度

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協(xié)作鐵律：保證穩(wěn)定運行的規(guī)則

讓一個智能體獨立工作很容易，只要說清楚你的要求，讓智能體調(diào)用工具去執(zhí)行就可以。但是，如果需要五、六個智能體協(xié)同工作，不制定規(guī)則的話，就會在協(xié)作層面出現(xiàn)較大的問題。

為此，杜漢軍團隊制定了一套完整的協(xié)作規(guī)則——四條鐵律規(guī)定必須怎么做，五條紅線劃出絕對不能碰的邊界。這套規(guī)則被他們稱為多智能體系統(tǒng)的“憲法”。

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踩過的坑與幾點心得

分享環(huán)節(jié)尾聲，杜漢軍分享了他們在實踐中踩過的坑和幾點心得：

他們曾陷入全能單智能體能力分散、多數(shù)據(jù)源標準割裂造成信息混亂、靜態(tài)任務(wù)路由無法適配復(fù)雜業(yè)務(wù)場景三類問題，也由此總結(jié)出核心經(jīng)驗 ——劃定各智能體清晰專業(yè)邊界、搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)協(xié)作底座、基于真實業(yè)務(wù)反饋持續(xù)迭代路由調(diào)度規(guī)則。

杜漢軍認為WorkBuddy的多智能體能力不只是做一個簡單的聊天機器人，它真正強大的地方在于，可以把真實世界里人類協(xié)作的某個場景完整地復(fù)刻到系統(tǒng)里。

把重復(fù)的工作交給AI，把關(guān)鍵的決策留給自己。這，就是AI時代的工作方式。

即可直接體驗「刺桐說Pro」專家團

讀到這里，你是不是也躍躍欲試了？其實搭建一個屬于自己的分身/專家團并不難。打開 WorkBuddy，在左側(cè)導(dǎo)航欄找到「專家」入口，點擊右上角的「我的專家」，就可以開始創(chuàng)建你的多智能體團隊了~

作為騰訊云生態(tài)核心合作伙伴，億歐已率先完成 WorkBuddy 企業(yè)版的全場景落地驗證。無論你是希望提升團隊效率的成長型企業(yè)，還是運營、設(shè)計、數(shù)據(jù)、開發(fā)等俱全的大型組織，我們都能為你提供從產(chǎn)品咨詢、方案設(shè)計到落地實施的全流程服務(wù)。

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